本文關(guān)鍵詞：基于導(dǎo)數(shù)光譜融合建模的紅外光譜定量分析方法

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【摘要】：設(shè)計(jì)了基于奇攝動(dòng)技術(shù)的導(dǎo)數(shù)光譜估計(jì)器并提出基于不同階次導(dǎo)數(shù)光譜空間的融合建模定量分析方法。方法充分利用導(dǎo)數(shù)光譜信息空間、區(qū)間最小二乘法和融合建模的優(yōu)點(diǎn),挖掘光譜深層次信息進(jìn)行融合建模。分別利用麥汁濃度范圍4.23~18.76°P(柏拉圖度)的啤酒紅外光譜公共數(shù)據(jù)集和配制的濃度為0.04%~5%范圍的葡萄糖溶液實(shí)測(cè)光譜數(shù)據(jù)集進(jìn)行定量分析方法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,融合建模定量分析方法能獲得最小的預(yù)測(cè)均方根誤差(RMSEP),其值分別為0.121和0.087,能夠準(zhǔn)確地進(jìn)行定量分析。與其它建模方法相比較,基于導(dǎo)數(shù)光譜的融合建模方法所建立的預(yù)測(cè)模型具有明顯優(yōu)越的性能。
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所;上海市計(jì)量測(cè)試技術(shù)研究院;
【關(guān)鍵詞】： 定量分析 奇攝動(dòng)技術(shù) 導(dǎo)數(shù)光譜 區(qū)間偏最小二乘 融合建模
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.11404054) 河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.F2016501138,F2014501127)資助~~
【分類號(hào)】：O657.33
【正文快照】： 1引言目前,光譜分析技術(shù)廣泛應(yīng)用于食品、藥品、環(huán)保監(jiān)測(cè)以及醫(yī)療診斷分析等領(lǐng)域[1~11]。如何挖掘光譜信息,建立精確、穩(wěn)定的分析模型是應(yīng)用領(lǐng)域中最為關(guān)切的問(wèn)題。因此利用光譜進(jìn)行定量分析的關(guān)鍵是從光譜中充分提取建模所需的有效信息[12,13]。光譜定量分析中最常用的預(yù)處理

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào)：830339